基于CT的净摄水率及强化比构建急性缺血性卒中恶性脑水肿早期预测模型

目的基于CT及CTA影像定量测得的净摄水率及强化比构建前循环大血管闭塞急性缺血性卒中恶性脑水肿(MCE)早期预测模型,并评估模型效能。资料与方法回顾性纳入前循环大血管闭塞急性缺血性卒中病人250例,根据病人是否为MCE阳性将其分为MCE组(73例)和非MCE组(177例)。利用自动化Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)软件分析平扫CT和CTA影像,测量相应缺血区域脑组织的净摄水率、强化比及ASPECT评分(CT-ASPECTS和CTA-ASPECTS),并根据Tan评分评估侧支循环。采用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)及Logistic回归分析,筛选发生MCE的相关因素,分别建立基于CT平扫和CTA的MCE预测模型,采用5折交叉验证法进行内部验证。计算受试者操作特征曲线下面积(AUC)、特异度、敏感度评估模型的预测效能。采用Delong检验比较模型预测效能,校准曲线及决策曲线评估模型的校准度及临床净获益。结果LASSO及逻辑回归分析显示美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、CT-ASPECTS、CTA-ASPECTS、侧支评分以及净摄水率及强化比是MCE的预测因素(均P约0.05)。基于CT平扫(CT-ASPECTS+净摄水率)及临床危险因素(NIHSS评分)构建模型1,基于动脉期单时相CTA(CTA-ASPECTS+强化比+侧支评分)及临床危险因素(NIHSS评分)构建模型2。模型1的AUC为0.800(95%C陨:0.743~0.856),敏感度78.1%,特异度70.6%;模型2的AUC为0.839(95%悦陨院0.787~0.890),敏感度80.8%,特异度76.3%。Delong检验显示2个模型预测效能差异无统计学意义(P>0.05)。校准曲线显示模型2具有较好的拟合优度,决策曲线显示模型2具有较高的临床净获益。结论基于CT的净摄水率及基于CTA的强化比构建的MCE早期预测模型均具有较好的预测效能,基于CTA构建的预测模型可以获得更高的临床净获益,有助于快速筛查和早期识别MCE病人。

LAS高抗菌株的降解性能研究

从徐州汉高洗涤剂厂排水沟中污物筛选出了一株能以LAS为唯一碳源生长的高抗性LAs降解菌，对其降解特性进行了研究。结果表明，LAs降解菌的最佳降解条件是30℃、pH6．0、装液量150ml／500ml三角瓶、120r／min、LAS浓度为200～600mg／L，24h生长量达0．443（OD460）、最大降解率达89．4％。

Studies on Degradation Characteristic of LAS High-resistance Strain

A IAS degradation strain with high resistance, which could take linear alkylbenzene sulphonate （LAS） as only carton origin for growth, was isolated from the drain canal of Hangao Detergent Plant of Xuzhou. The characteristic of its degradation was researched and the results showed that the optimum conditions of this strain for degrading LAS were 30℃, pH 6.0, 150 ml solution in 500 ml triangle vase, 120 r/min, LAS concentration of 200 - 600 mg/L. The growth amount of the bacteria were up to 0. 443 （ OD400 ） and the degrading rate was up to 89.4%. The ability of the bacterium to degrade LAS could be as high as concentration of 1 200 mg/L.

基于多模态MRI脑影像的超分辨率重建

目的探讨基于多模态脑影像数据的超分辨率合成模型将低分辨率的厚层数据重建成为高分辨率的薄层数据。方法使用真实成对的多模态低-高分辨率MRI数据(2D-T1,2D-T2 FLAIR和3D-T1)设计结构约束的图像超分辨率重建网络,从不同模态的低分辨率MRI提取重要特征重建更高分辨率的T1图像。将T1作为主要模态使用图像全部信息,T2 FLAIR作为补充模态选取皮层下核团为关键区域进行信息增强。通过比较超分辨率重建图像与真实的高分辨率图像之间的灰度和结构相似性来确定网络的学习方向,同时通过脑分割工具获取重建图像和金标准图像的大脑解剖学结构信息,并将其作为重要约束条件来让重建模型自适应的学习大脑的组织结构特征,从而有效提升模型的重建性能。结果在整体图像质量评价方面,该模型在149例测试集上的重建图像的平均PSNR值为33.11,SSIM为0.996,质量优于本文的其余对比方法生成的结果。在大脑解剖结构方面,我们的方法可以重建出较为清晰的脑沟、脑回以及皮层下核团,可视化结果显示了根据医学图像特性加入解剖学结构信息的有效性。分别使用单模态T1和多模态T1、T2 FLAIR进行图像重建的结果说明了有效选择第二模态关键区域的可行性。同时,在高分辨率图像作为金标准的情况下,使用本文提出的方法重建得到的超分辨率图像与使用低分辨率图像相比,在大脑灰质、白质和脑脊液上的体积测量平均精度有了较大的提升,灰质体积平均误差从3%降到1%,白质从18%降为了2%,脑脊液从35%降为了8%。结论基于多模态的MRI脑影像超分辨率模型加入了同一组织的不同模态信息与解剖学信息,相比现有的方法,可以重建出更为接近真实高分辨率的图像,有望将其应用于临床诊疗流程中。

深度学习超分辨重建常规厚层MRI用于海马定量影像诊断的可行性分析

目的:评价深度学习超分辨重建常规厚层MRI应用于海马形态学定量分析的可行性。方法:纳入东部战区总医院同时具有厚层常规临床脑T1WI及三维各向同性高分辨图像的404例被试的影像学资料。其中,230例MRI阴性癫痫数据用于训练集,121例颞叶癫痫伴海马硬化(TLE-HS)患者及53名健康人(NC)数据作为测试集,行基于深度学习SCSR的超分辨重建处理。以各向同性高分辨率图像数据作为真实对照,采用基于体素和基于皮层的形态学分析方法,分别计算测试集重建图像和真实图像的灰质体积、海马体积及皮层厚度指标,采用皮尔逊相关分析比较正常对照组重建图像与真实图像间海马体积的相关性,并采用Dice系数评价重建图像和真实图像间组间比较显著差异区域的重合度。结果:正常对照组重建图像与真实图像海马体积的相关性分别为0.90(左侧,P<0.001)和0.91(右侧,P<0.001)。重建图像与真实图像间颞叶癫痫患者组和正常对照组灰质体积的差异区域的Dice系数分别为0.74(左侧TLE-HS vs.正常对照)和0.74(右侧TLE-HS vs.正常对照),皮层厚度的差异区域的Dice系数分别是0.50(左侧TLE-HS vs.正常对照)和0.59(右侧TLE-HS vs.正常对照)。结论:本研究证明了基于深度学习的超分辨算法辅助临床诊断数据应用于疾病定量化分析的可靠性。

海相深厚软土地层基坑变形控制关键技术研究

以沿海城市的基坑工程为例,分析海相软土地层中基坑施工过程中的主要施工风险,据此提出基坑设计方案和施工技术要点。监测结果表明,围护桩外进行加固能有效控制土体变形,相对未加固区域而言,加固后能降低60%以上的土体变形量;钢筋混凝土支撑拆除可采用先围檩后支撑的顺序,分块施工,减少拆除带来的变形影响;对于凹字形基坑,在凹口的三边进行钢筋混凝土支撑+排桩及局部重力式挡墙的围护结构方式可有效控制凹口内既有建筑物的沉降。

不同加速方式的三维T_(1)WI对脑区分割应用价值研究

目的探讨并行采集技术、联合压缩感知(uCS)技术、智能光梭成像(ACS)技术三维T_(1)WI结构像对于脑区分割的价值。方法该研究为横断面研究。前瞻性连续收集2023年7至9月在宁波大学附属康宁医院接受颅脑MRI检查的50例患者。男25例、女25例,年龄13~87岁。对患者进行头颅MRI扫描,采集无加速因子三维T_(1)WI(3D-T_(1)WI组),加速因子为3的并行采集技术三维T_(1)WI(3D-T_(1)WI-PI-3组),加速因子为4.5、6.9的uCS技术三维T_(1)WI(3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-uCS-6.9组),加速因子为3、5的ACS技术三维T_(1)WI(3D-T_(1)WI-ACS-3组、3D-T_(1)WI-ACS-5组)及T 2WI液体衰减反转恢复(FLAIR)图像,并采用主观评分(脑灰质、白质清晰度评分,脑白质变性病灶与周围白质的清晰度评分和Gibbs伪影评分)和客观指标[信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、脑脊液信号均匀度、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)和自然图像质量评价器(NIQE)]评价图像质量。利用uAI Research Portal图像分析工具对109个脑区进行分割并测量体积。采用Kappa或组内相关系数(ICC)评价3D-T_(1)WI-PI-3组、3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-uCS-6.9组、3D-T_(1)WI-ACS-3组、3D-T_(1)WI-ACS-5组与3D-T_(1)WI组主客观评价指标的一致性,Kappa或ICC值>0.70为一致性良好。结果3D-T_(1)WI组、3D-T_(1)WI-PI-3组、3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-uCS-6.9组、3D-T_(1)WI-ACS-3组、3D-T_(1)WI-ACS-5组扫描时间分别为527、204、169、95、133、90 s。主观评价:3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-ACS-3组、3D-T_(1)WI-ACS-5组脑灰质、白质清晰度评分例数分布分别与3D-T_(1)WI组一致性良好(Kappa值均为1.000);3D-T_(1)WI-PI-3组、3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-ACS-3组脑白质病灶与周围白质的清晰程度评分例数分布分别与3D-T_(1)WI组一致性良好(Kappa值分别为0.775、0.701、0.777);3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-ACS-3组、3D-T_(1)WI-ACS-5组Gibbs伪影评分的例数分布与3D-T_(1)WI组一致性良好(Kappa值均为1.000)。客观评价:3D-T_(1)WI-PI-3组、3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-uCS-6.9组图像CNR与3D-T_(1)WI组一致性良好(ICC分别为0.720、0.759、0.752):图像PSNR、SSIM在3D-T_(1)WI-PI-3组、3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-uCS-6.9组、3D-T_(1)WI-ACS-3组、3D-T_(1)WI-ACS-5组间一致性良好(PSNR:ICC=0.854;SSIM:ICC=0.851);3D-T_(1)WI-PI-3组、3D-T_(1)WI-uCS-4.5组、3D-T_(1)WI-ACS-3组图像NIQE与3D-T_(1)WI组一致性良好(ICC分别为0.866、0.727、0.753)。3D-T_(1)WI-PI-3、3D-T_(1)WI-uCS-4.5、3D-T_(1)WI-uCS-6.9、3D-T_(1)WI-ACS-3、3D-T_(1)WI-ACS-5组图像上分割的各脑区体积与3D-T_(1)WI分割结果的ICC值逐渐降低,但ICC均≥0.62。结论uCS和ACS技术3D-T_(1)WI在脑分割中与3D-T_(1)WI分割结果有较高的一致性,且可以显著缩短扫描时间、图像质量较好,具有重要的应用价值。